摘要：随着大数据时代的到来,深度学习技术在图像分类、检测等任务中相对传统模式识别方法均取得了令人瞩目的突破。2017年1月,斯坦福大学人工智能实验室采用深度学习方法对皮肤镜和临床皮损图像进行自动分类,并在《自然》杂志上发表了相关研究成果,代表了皮肤图像自动分析领域的最新研究进展。本文从数据库建立、研究方法设计以及试验结果分析等角度对这一研究工作进行解读,并分析国内皮肤影像计算机辅助诊断的研究现状,以及未来多源皮肤影像大数据分析与智能辅助诊断的发展空间,以期推进我国皮肤疾病的医疗诊断水平。

摘要：本设计采用8051单片机中的AT89C51作为主控芯片,定时器/计数器可以实现单片机系统的计数原理,并利用外围接口将软硬件进行有机结合,实现了在启动无效前,倒计时为5秒,响应时间为15秒,可以显示播放器的有效和无效,并在数码管上显示选手编号;准备倒计时,读取系统自动复位到指定时间的秒数,然后主控复位。